AIネイティブなソフトウェア開発の定義
AIネイティブなソフトウェア開発とは、ソフトウェア開発ライフサイクル（SDLC）を、人間への説明責任を保ちながらAIエージェントが理解・実行できる形に再設計する開発手法です。具体的には、以下の3点を満たします。
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作業前に意図を構造化すること
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エージェントが変わってもプロセスを分岐させないこと
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自律性を常に可視化すること
これを支えるのが、アトラシアン独自のコンテキストレイヤ「Teamwork Graph」(https://www.atlassian.com/ja/platform/teamwork-graph)です。これは作業、コード、人、意思決定、依存関係を可視化した「生きた地図」であり、エージェントがタスク単体ではなくシステム全体を理解することを可能にします。
Jiraに追加された主な新機能
Jiraに追加された新機能は、曖昧な計画、引き継ぎでの情報欠落、成果物への信頼性判断といった、エージェントによる開発の「つまずくポイント」を解決するために設計されています。
1. より豊かなコンテキストに基づく計画立案
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Jira Planner：コードベース、Jira/Confluenceの履歴、チームのコンテキストから、構造化された技術仕様書をConfluence上に生成します。これは人間とエージェント双方にとって有用です。
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Jira for Slack：Slackの会話をコンテキスト豊富なJira作業アイテムに変換し、コーディングエージェントに割り当てることが可能です。Microsoft Teams向けも近日提供予定です。
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Loomの動画プロンプト：画面録画と音声の指示を、エージェントが利用できる構造化された指示に変換します。
2. 適切なエージェントへの作業委任
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Agents in Jira：作業アイテムをClaude Code、Cursor、GitHub Copilotに直接割り当てることが可能です（Codexも近日対応予定）。
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Jira Coding Agent：すべての有料Jiraプランに標準搭載され、スコープの定まった作業を受け取り、レビュー可能なプルリクエストとして返します。
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Agent sessions in Jira：どのエージェントが行き詰まり、何がレビュー待ちで、何が完了したかを1つのビューで把握できます。
3. 統制を保ちながらのスケール
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コーディングエージェント自動化：バグ修正、脆弱性修復、テスト生成、ドキュメント更新などの定型作業を自動化ルールで振り分けます。
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エージェント型エンジニアリング プロジェクトテンプレート：エージェント対応のJiraプロジェクトを数分で立ち上げられます。
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DXによるAIコスト管理：Claude、Cursor、GitHub Copilot、Jiraをまたいで支出とトークンを一元化し、プルリクエストあたりのコストを見積もります。
Teamwork Graphの効果
アトラシアンの社内ベンチマークでは、Teamwork Graphで強化されたエージェントは、コンテキストなしのエージェントと比較して、44%高精度な結果を48%少ないトークンで実現しました。加えて、プルリクエストのサイクルタイム短縮や、定型作業に費やす時間の削減も確認されています。
Jiraはバグトラッカーとして提供を開始して以来、何百万ものチームが利用する記録システムへと進化してきました。何を構築し、誰が担当し、どのように進捗し、何がリリースされたかという信頼できる唯一の情報源として、AIネイティブ時代に合わせて進化を続けています。
詳細については、アトラシアンのブログ記事(https://www.atlassian.com/ja/blog/ai-sdlc)を参照してください。
アトラシアンについて
アトラシアンは、「あらゆるチームの可能性を解き放つ」ことを使命とするグローバルソフトウェア企業です。Jira、Confluence、Jira Service Managementなどの製品群を通じて、ビジネス部門とテクノロジー部門をつなぐAI活用の協働基盤「System of Work」を提供しています。世界35万社以上のお客様に利用されており、日本法人であるアトラシアン株式会社は2013年に設立され、日本市場固有のニーズに応じた情報発信やサポートを行っています。アトラシアンの詳細はhttps://www.atlassian.com/jaで確認できます。
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